不确定需求下应急物流系统多目标鲁棒优化模型

针对在突发事件发生的紧急救援期,应急物流系统的运载能力有限性及多种应急物资的需求不确定性,采用相对鲁棒优化方法建立了基于总时间和总成本最优的多目标数学模型.结果表明:模型合理地解决了应急物资在需求不确定条件下选址-路径的安排问题,通过算例将绝对鲁棒优化与相对鲁棒优化的对应问题以及单目标与多目标模型的最优解进行对比,验证了多目标鲁棒优化模型能够体现应急物资在需求不确定条件下选址-路径方案的最优性与鲁棒性的均衡,从而在突发事件发生时能有效保证应急物流决策的鲁棒性.     

基于鲁棒优化的低碳再制造物流网络模型

为了解决不确定环境下低碳再制造物流网络设计的问题,在碳排放权可交易的情况下,考虑运输成本、需求和废旧产品质量的不确定性,对于回收中心的开或关及其是否扩建、其余设施选址和节点间运输路线等决策,采用鲁棒优化方法,以碳交易收支和物流成本之和最小化为目标,建立了再制造物流网络鲁棒混合线性规划模型。通过案例验证了鲁棒模型的可行性,就碳交易和不确定参数的变化进行分析,表明鲁棒模型的决策平衡了最优性与鲁棒性。     

多变量解耦鲁棒控制的遗传优化方法

提出一种基于遗传算法的鲁棒准优势化算法。该算法将鲁棒对角优势和遗传算法相结合,综合考虑各摄动系统的关联性,搜寻最优的鲁棒解耦控制器。用该算法对一参数不确定性工业对象进行了鲁棒系统设计,结果表明该设计方法比多模型加权准优势化算法具有更好的鲁棒稳定性和鲁棒性能,因而更适于实际工程应用。     

需求及建设成本不确定下考虑失效的内陆港选址研究

针对需求和建设成本不确定及节点失效下的内陆港选址问题,应用随机规划理论解决需求不确定性问题,应用最小最大后悔值理论解决建设成本不确定性问题,构建该问题的鲁棒—随机选址模型。设计粒子群—模拟退火算法求解,通过算例分析验证模型的有效性。结果表明:鲁棒—随机选址模型可得到鲁棒性较强的解,能很好地解决内陆港选址中需求和建设成本不确定问题,降低各情景发生时的最大后悔值;考虑内陆港失效对提高内陆港系统的可靠性及减小失效风险具有显著作用。     

基于小波网络的高超音速飞行器鲁棒自适应积分反步控制

针对高超音速飞行器非线性模型具有不确定性的问题,提出一种基于小波网络的鲁棒自适应积分反步控制方法。该方法运用反步法设计非线性控制律,并引入积分项以减小系统跟踪误差;用小波网络在线逼近系统不确定项,提高系统鲁棒性;设计鲁棒项消除小波网络逼近误差。通过Lyapunov稳定性分析,该方法能够保证闭环系统跟踪误差最终收敛。通过与常规反步、积分反步、自适应反步进行仿真对比,结果表明：所设计的控制律可以有效抑制系统不确定性的影响,设计方法可行。     

不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有一般不确定性的非线性系统（包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等）,利用递推设计方法,设计了一种新的用于输出调节的鲁棒自适应控制器．该控制器对非线性不确定性和有界干扰具有鲁棒性,并能保证闭环系统信号的全局有界性．其优点是对不确定性的知识要求较少．仿真实例表明,设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果．     

船舶直线航迹控制的鲁棒自适应非线性设计

针对船舶航迹控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响，提出了一种鲁棒自适应控制算法．该算法将鲁棒干扰抑制技术融入自适应反演设计方法中，使得系统的输出和所得闭环系统全局一致最终有界，而且闭环系统的控制性能可以通过适当的选择设计参数而得到保证，另外，该算法还避免了控制器可能存在的奇异值问题，在计算机仿真研究中，以大连海事大学“育龙”号实习船为设计实例，验证了所提出的控制器的有效性。     

电液伺服系统多模型鲁棒自适应控制

针对电液伺服系统中存在不确定非线性和强参数不确定性的问题,提出一种多模型鲁棒自适应控制算法。根据系统参数不确定性范围建立了多个辨识模型,在辨识模型中设计非线性鲁棒项,以抑制干扰、未建模动态等不确定非线性的影响,提高系统的鲁棒性。基于辨识模型设计相应的控制器,采用基于辨识误差的性能指标函数作为切换依据,选取最佳控制器作为当前控制器,解决了传统自适应控制对参数自适应初值敏感的问题。该方法能够克服不确定非线性和强参数不确定性的影响,使系统得到渐进跟踪的性能,提高系统的瞬态响应性能。实验结果表明,该算法能抑制建模不确定性的影响,系统期望跟踪指令幅值为10mm时,跟踪误差大约为0.038 6mm,相对跟踪误差约为0.386%,系统跟踪精度得到了提高。     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

养护车辆路径规划的鲁棒性优化方法

通过引入养护时间的有界不确定性集合,建立了路径规划问题的鲁棒优化模型,以使总服务成本最小化.设计开发分支切割算法,对该问题进行精确性求解.通过蒙特卡罗模拟法从总服务成本和服务水平两方面对解的鲁棒性进行评价,并对方案的鲁棒性水平进行敏感性分析.实验表明,利用鲁棒优化模型得到的解对服务时间偏差的敏感性较低.     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

非线性不确定性奇异系统的鲁棒H∞控制

讨论了非线性不确定性奇异系统的鲁棒H∞控制问题，给出了非线性不确定性奇异系统的H∞鲁棒性能准则，利用经性矩阵不等式（LMIs)的方法，给出了系统满足H∞鲁棒性能准则的充分条件，在这个条件下，分别讨论了非线性不确定性奇异系统的鲁棒H∞控制反馈控制器和输出反馈控制器的设计，得到了鲁棒H∞控制器存在的充分条件。     

考虑工时不确定性的混流U型装配线平衡的分布鲁棒优化方法

在以人工装配为主的流水线生产中，工时的不确定性是影响生产节拍的重要因素。考虑到随机优化要求精确的概率分布信息和较高的鲁棒优化保守性，本文针对工时不确定条件下混流U型装配线平衡问题，采用以经验分布为中心、Wasserstein距离为半径的模糊集对工时的不确定性进行描述，并以最小化生产节拍为优化目标，建立装配线平衡问题的分布鲁棒优化模型。为了降低模型的复杂性，利用强对偶理论将模型转换为易于求解的形式；为保证解的鲁棒性，设计了一种鲁棒性指标并将其作为模型的约束条件。针对上述模型，通过设计一种基于区间数的解码方式，并引入自适应交叉和变异概率，给出了一种改进的遗传算法。最后通过标准算例和断路器抽架生产实例进行了数值仿真实验，结果表明相较于随机优化和鲁棒优化方法，所建立模型在降低结果保守性的同时保持较高的鲁棒性，并且针对问题所提出的改进遗传算法具有良好的寻优能力。     

自由漂浮空间机械臂基于神经网络的H_∞鲁棒控制

考虑到自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性,提出了神经网络的H∞鲁棒控制策略.首先建立自由漂浮空间机器人的动态模型,再利用径向基函数(RBF)神经网络良好的逼近能力自适应补偿系统的未知非线性模型,逼近误差作为外界干扰通过鲁棒控制器消除,该方法从整个闭环系统的稳定性出发建立了神经网络权值在线学习算法,利用H∞理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性,并使系统L2增益小于给定的指标.仿真结果表明了所提出的控制器的有效性.     

一类非线性不确定系统的鲁棒自适应控制

针对一类同时含未建模动态、非线性不确定性和参数不确定性的非线性系统,研究它的鲁棒自适应控制问题。系统中含有的未建模动态是更广泛的输入到状态实践稳定,非线性不确定性满足三角界条件。在李雅普诺夫第二方法框架下,应用自适应反演技巧,显式地构造出光滑的部分状态反馈控制器。该鲁棒自适应控制器能保证对所有允许的不确定性闭环系统的信号全局一致径向有界,且输出收敛于原点的小领域。仿真结果验证了所得结论的有效性。     

生物质原料运输成本分析与物流网络设计

物流网络的设计对于生物质能源企业的发展至关重要,本文以包头市某企业作为研究对象,通过对生物质原料运输成本的归纳分析,在明确原料物流成本和收储点位置的前提下,构建生物质能物流网络模型。利用仿真优化、生物质能物流网络模型,能够达到运输成本、库存成本、运营成本最优的原料调度方案,从而为生物质能源企业的原料物流网络建设和优化提供一定的参考与借鉴价值。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类包括非线性不确定性、有界干扰、时变参数等的具有纯参数反馈形式的不确定非线性单输入单输出系统,利用反演设计方法同自适应控制相结合的方法,设计了状态反馈鲁棒自适应控制器.该控制器能使系统达到渐进稳定,并能保证闭环系统信号的全局有界性,对非线性不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性,且对不确定性的知识要求不多.从仿真实例看出,所设计的鲁棒自适应控制器具有满意的控制效果,而且控制量在容许控制的范围之内.     

具有磁滞类间隙系统的鲁棒自适应控制

针对具有未知磁滞类间隙的非线性系统,提出一种鲁棒自适应控制(ARC)算法。采用连续时间动态微分方程描述此非线性特性,利用投影算子对参数进行估计。鲁棒自适应控制律由3部分组成,即模型补偿项、鲁棒控制项和鲁棒反馈项。仿真结果验证了该方法的可行性。     

严格反馈非线性系统的鲁棒自适应逆最优跟踪

针对具有未知定常参数和未知有界扰动的严格反馈非线性系统,结合参考信号,构造了误差系统,并解决了其逆最优控制问题.使用Backstepping算法,设计了误差系统鲁棒自适应逆最优控制器和参数自适应律,从而解决了原系统的鲁棒自适应逆最优跟踪问题,并给出性能估计.仿真结果表明该控制算法的有效性.     

具有饱和非线性约束的网络控制系统鲁棒H_∞优化控制

针对具有随机时延和数据包丢失的网络控制系统的稳定性问题,考虑到系统存在不确定性及外部输入干扰,将控制输入施加饱和非线性约束,建立具有一般性的系统模型.基于Lyapunov方法,给出具有饱和非线性约束的网络控制系统的鲁棒稳定的充分条件.在此基础上,获得使系统具有γ次优、最优鲁棒H∞控制的充分条件,得到最优H∞镇定输出反馈控制律.仿真表明:H∞镇定判据是可行的,有饱和约束的鲁棒H∞优化控制方法是有效的.